一種失駕人員篩選方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于智能交通領(lǐng)域，尤其是一種失駕人員篩選方法。
【背景技術(shù)】
[0002] "失駕"是指駕駛?cè)擞捎诮煌ㄟ`法等原因造成的駕駛證被暫扣、注銷、吊銷，從而失 去合法的機(jī)動(dòng)車駕駛資格。"失駕"人員仍駕駛機(jī)動(dòng)車具有很強(qiáng)的"社會(huì)危害性"。一方面， "失駕"等同于"無(wú)證駕駛"，當(dāng)"失駕"車輛發(fā)生交通事故，保險(xiǎn)公司將會(huì)拒絕理賠。因此"失 駕"人員駕車發(fā)生事故多數(shù)會(huì)選擇逃逸，事故受害人的權(quán)益無(wú)法得到保障，甚至?xí)斐蓢?yán)重 后果。另一方面，"失駕"人員不同于未取得駕駛資格人員，他們已掌握駕駛技能，并且大多 已養(yǎng)成駕車出行的習(xí)慣，對(duì)駕車的依賴會(huì)助長(zhǎng)其僥幸心理，違法行為具有"易發(fā)性"，影響道 路交通安全。
[0003] 對(duì)于"失駕"行為的查處執(zhí)法難度相對(duì)較大，一般情況下都是民警在例行查車中 "偶遇"，查處概率低、震懾力弱，難以形成大范圍的精確打擊。而在已有文獻(xiàn)和公開(kāi)的專利 提出的針對(duì)"失駕"行為篩選的方法目前還很少見(jiàn)。專利申請(qǐng)?zhí)朇N201310143828.8提出一種 違法駕駛員信息獲取方法、設(shè)備和系統(tǒng)，通過(guò)布設(shè)車載終端的方式獲得車輛違法信息，進(jìn)而 獲得違法駕駛員信息。該方法雖然能有效地獲取違法車輛和違法駕駛員信息，但設(shè)備成本 較高，難以推廣。專利申請(qǐng)?zhí)朇N201210575704.2公開(kāi)了一種基于身份信息的無(wú)證駕駛輔助 識(shí)別方法和系統(tǒng)，通過(guò)車載系統(tǒng)和后臺(tái)服務(wù)器來(lái)進(jìn)行駕駛員身份采集和識(shí)別，實(shí)現(xiàn)對(duì)駕駛 員身份的確認(rèn)，有效防止無(wú)證駕駛。該方法主要應(yīng)用于車輛防盜搶的情景下。
[0004] 為了能夠結(jié)合現(xiàn)有的道路卡口設(shè)備、車輛信息和駕駛員違法信息，實(shí)現(xiàn)快速、直 觀、有效地方向活躍在路上的"失駕"人員，方便后續(xù)的查處執(zhí)法，需要有一種新的技術(shù)方案 和展現(xiàn)系統(tǒng)來(lái)滿足交管部門的需求。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 為了克服已有失駕人員識(shí)別方式的適用性較差、可靠性差的不足，本發(fā)明提供一 種適用性良好、可靠性較好的失駕人員篩選方法。
[0006] 本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是：
[0007] -種失駕人員篩選方法，該方法包括以下步驟：
[0008] (1)數(shù)據(jù)預(yù)處理
[0009] (1.1)車輛信息數(shù)據(jù)預(yù)處理，步驟如下：
[0010] (1.1. 1)數(shù)據(jù)清洗:獲得車輛信息數(shù)據(jù)，根據(jù)設(shè)定的清洗規(guī)則，刪除不符合規(guī)則的 數(shù)據(jù)；
[0011] (1.1.2)維度削減:刪除與失駕分析無(wú)關(guān)的維度；
[0012] (1.1.3)將篩選后的數(shù)據(jù)存入到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，獲得預(yù)處理后的車輛信息數(shù)據(jù)集X;
[0013] (1.2)違法信息數(shù)據(jù)預(yù)處理，步驟如下：
[0014] (1.2.1)數(shù)據(jù)清洗:獲得違法信息數(shù)據(jù)，根據(jù)設(shè)定的清洗規(guī)則，刪除違法時(shí)間登記 不全的數(shù)據(jù)；
[0015] (1.2.2)維度削減:刪除與失駕分析無(wú)關(guān)的維度；
[0016] (1.2.3)將篩選后的數(shù)據(jù)存入到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，獲得預(yù)處理后的違法信息數(shù)據(jù)集W;
[0017] (1 · 3)卡口過(guò)車記錄數(shù)據(jù)預(yù)處理，步驟如下：
[0018] (1.3.1)數(shù)據(jù)清洗:獲得卡口過(guò)車記錄數(shù)據(jù)，刪除車牌號(hào)為空的數(shù)據(jù)，刪除設(shè)備識(shí) 別錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)；
[0019] (1.3.2)數(shù)據(jù)去重:根據(jù)步驟(1.3.1)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗后的數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)去重處理；
[0020] (1.3.3)將清洗和去重后的數(shù)據(jù)存入到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，獲得預(yù)處理后的過(guò)車記錄信 息數(shù)據(jù)K;
[0021] (2)嫌疑失駕信息獲取
[0022] (2.1)失駕人信息和失駕時(shí)間信息獲取
[0023]利用違法信息數(shù)據(jù)集W中"違法行為"字段，查找違法行為編碼對(duì)應(yīng)的違法名稱，獲 得導(dǎo)致駕駛證吊銷的違法行為，并從違法信息數(shù)據(jù)集W篩選出嫌疑失駕人信息和嫌疑失駕 時(shí)間信息，存儲(chǔ)為嫌疑失駕人信息數(shù)據(jù)集W P，其中％ ；
[0024] (2.2)嫌疑失駕車信息獲取
[0025] 根據(jù)步驟(2.1)獲得的嫌疑失駕人信息數(shù)據(jù)集^，結(jié)合步驟（1.1)獲得的車輛信息 數(shù)據(jù)集X，獲得嫌疑失駕人名下的車輛信息數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)為嫌疑失駕車信息數(shù)據(jù)集Xw，其中
[0026] (3)嫌疑失駕車的時(shí)-空軌跡分析
[0027] (3.1)嫌疑失駕車失駕前與失駕后的時(shí)-空軌跡信息獲取
[0028] (3.1.1)根據(jù)步驟(2.1)獲得的嫌疑失駕人信息數(shù)據(jù)集WP，利用其中的"違法時(shí)間" 字段，作為嫌疑失駕車失駕前與失駕后的臨界時(shí)間t;
[0029] (3.1.2)結(jié)合步驟(2.2)獲得的嫌疑失駕車信息數(shù)據(jù)集Xw和步驟（1.3)獲得的卡口 過(guò)車信息數(shù)據(jù)集K，獲得嫌疑失駕車的過(guò)車信息數(shù)據(jù)根據(jù)臨界時(shí)間t，將嫌疑失駕車的 過(guò)車信息數(shù)據(jù)劃分為失駕前過(guò)車信息數(shù)據(jù)；
[0030] (3.1.3)以設(shè)定時(shí)段為時(shí)間槽，假設(shè)共有j個(gè)時(shí)間槽，并設(shè)有i個(gè)卡口，分別在失駕 前過(guò)車信息數(shù)據(jù)X；和失駕后過(guò)車信息數(shù)據(jù)^^'中統(tǒng)計(jì)嫌疑失駕車在各個(gè)時(shí)間槽內(nèi)經(jīng)過(guò)各 個(gè)卡口的總次數(shù)，形成一個(gè)用以描述嫌疑失駕車在失駕前的軌跡時(shí)-空特征的矩陣和失 駕后的軌跡時(shí)-空特征的矩陣
[0031] (3.2)嫌疑失駕車失駕前與失駕后的時(shí)-空軌跡匹配度計(jì)算
[0032] 計(jì)算嫌疑失駕車的失駕前軌跡特征矩陣與失駕后的軌跡特征矩陣之間的 相似度，計(jì)算過(guò)程如下：
[0033] ( 3 · 2 · 1 )將矩陣Ui, j轉(zhuǎn)換為向直U = (Ul, 1，U1,2，· · ·，Ul, j，· · ·，Ui, 1，Ui, 2，· · ·，Ui, j )，將 矩陣Vi,j轉(zhuǎn)換為向量V=(V1,1，V1,2, · · ·，Vl,j，· · ·，Vi,l，Vi,2, · · ·，Vi,j);
[0034] (3.2.2)利用向量空間的余弦相似度量，作為嫌疑失駕車失駕前與失駕后的軌跡 匹配度ω，計(jì)算公式為(I):
[0036] 根據(jù)計(jì)算得到的軌跡匹配度ω，確定嫌疑失駕車嫌疑度。
[0037] 進(jìn)一步，所述步驟(3.2.2)中，嫌疑失駕車嫌疑度分為"高"、"中"、"低"三個(gè)等級(jí)， 所述軌跡匹配度ω大于等于上限閾值，判定為高等級(jí)，表明失駕后與失駕前是同一個(gè)人駕 駛的可能性較高，失駕嫌疑較高;軌跡匹配度ω介于上限閾值和下限閾值之間，判定為中等 級(jí)，表明失駕后與失駕前是同一個(gè)人駕駛的可能性中等，失駕嫌疑中等;所述軌跡匹配度ω 小于等于下限閾值，表明失駕后與失駕前是同一個(gè)人駕駛的可能性較低，則失駕嫌疑度較 低。
[0038] 再進(jìn)一步，所述步驟（1.3.2)中，去重方法為:對(duì)于一個(gè)車牌在同一卡口、方向、時(shí) 間的多條重復(fù)數(shù)據(jù)，只保留1條數(shù)據(jù)。
[0039] 更進(jìn)一步，所述篩選方法還包括如下步驟：（4)展示過(guò)程，根據(jù)步驟(3)計(jì)算得到的 嫌疑失駕車的嫌疑度結(jié)果，結(jié)合嫌疑失駕車車主基本信息、卡口抓拍的圖片信息以及地圖 信息，進(jìn)行嫌疑失駕車的排查和稽查布控，步驟如下：
[0040] (4.1)在嫌疑失駕車的嫌疑度排名區(qū)域，選取某個(gè)嫌疑失駕車；
[0041] (4.2)選取某個(gè)嫌疑失駕車后，在車輛基本信息展示區(qū)域會(huì)展示該嫌疑失駕車輛 的一些基本信息，以及該車車主的基本信息和違法信息；
[0042] (4.3)與步驟(4.2)同步地，系統(tǒng)會(huì)選取該失駕嫌疑車在失駕前與失駕后的卡口抓 拍圖片作為一組進(jìn)行對(duì)比展示；
[0043] (4.4)如果需要進(jìn)一步了解該失駕嫌疑車的落腳點(diǎn)分布，會(huì)結(jié)合地圖對(duì)該失駕嫌 疑車的頻繁落腳點(diǎn)進(jìn)行展現(xiàn)，同時(shí)針對(duì)某個(gè)落腳點(diǎn)卡口 i，系統(tǒng)會(huì)計(jì)算出該嫌疑失駕車在卡 口 i的到達(dá)概率pa以及在卡口 i前往的前往概率Pi。
[0044] 所述步驟(4.4)中，計(jì)算步驟如下：
[0045] (4.4.1)根據(jù)步驟(3.1.2)中獲得的嫌疑失駕車過(guò)程信息數(shù)據(jù)集&，獲得同一車牌 經(jīng)過(guò)的卡口編號(hào)以及經(jīng)過(guò)時(shí)間，并按照經(jīng)過(guò)時(shí)間進(jìn)行升序排列，以保證過(guò)車信息的時(shí)序特 征；
[0046] (4 · 4 · 2)統(tǒng)計(jì)號(hào)牌 1 分別在 Ti-T〗，T2-T3，T3-T4，T4-T5，T 5-T6，T6-T7 從上 一^^口 到下